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Enregistrement W4412708378 · doi:10.1186/s12870-025-07007-6

Candidate gene identification and marker development for seed coat peeling rate in peanut (Arachis Hypogaea L.)

2025· article· en· W4412708378 sur OpenAlexaff
Ziqi Sun, Feiyan Qi, Xiao Wang, Meng Zhang, Juan Wang, Xiaobo Wang, Ziqiang Mo, Mingbo Zhao, Chenyang Zhi, Mengmeng Wang, Zhi‐Yuan Zhou, Linhong Xu, Wenzhao Dong, Zheng Zheng, Xinyou Zhang

Notice bibliographique

RevueBMC Plant Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePeanut Plant Research Studies
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaHenan Academy of Agricultural Sciences
Mots-clésBiologyQuantitative trait locusSingle-nucleotide polymorphismGeneticsLinkage disequilibriumArachis hypogaeaCandidate genePopulationGenome-wide association studyLocus (genetics)ArachisGenetic linkageGenotypeGeneAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cultivated peanut (Arachis hypogaea L.) is an important economic and oilseed crop in China. The seed coat plays a crucial role in resisting pests and diseases, and seed coat peeling rate (SCPR) is a key factor influencing the efficiency and quality of mechanical shelling. Given the high kernel breakage rate and susceptibility to Aspergillus flavus infection during mechanical shelling, gene mining for SCPR holds significant theoretical and practical value. However, the genetic basis of SCPR has rarely been reported. RESULTS: This study represented the first identification of genetic loci associated with SCPR in peanut. A genome-wide association study (GWAS) was conducted on a natural population comprising 353 peanut accessions, while quantitative trait locus (QTL) mapping was performed using a recombinant inbred line (RIL) population of 521 lines derived from YZ9102 and WT09-0023. GWAS analysis revealed a significantly associated genomic region at the distal end of chromosome 5, encompassing 111 significant single nucleotide polymorphisms (SNPs), among which six SNPs were consistently detected across two environments and exhibited strong linkage with SCPR. QTL mapping identified five QTLs associated with SCPR, located on chromosomes A04, A05, A09, A10, and A18, with LOD scores ranging from 3.06 to 5.54. Notably, the co-localization of GWAS signals and QTL mapping at the distal end of chromosome 5 suggests that qSCPRA05 represents a stable and major QTL governing SCPR in peanut, spanning a 385.66 kb physical interval (Arahy.05:114,895,772 - 115,281,432). Within this region, three linkage disequilibrium (LD) blocks were detected, harboring 33 candidate genes. Among them, Arahy.0C6ZNN, which encodes laccase, was identified as the most likely candidate gene through integration of sequence variation analysis between the RIL parental lines and functional gene annotation. Furthermore, a functional marker A05.114993389 was developed and validated in both the natural and RIL populations, providing a valuable genomic resource for marker-assisted selection (MAS) in peanut breeding programs. CONCLUSIONS: This study represented the gene mining of SCPR in peanut, providing novel insights into its genetic basis and laying a foundation for elucidating the underlying regulatory mechanisms. The identification of a major QTL qSCPRA05 and the candidate gene Arahy.0C6ZNN may offer valuable targets for further functional research. Moreover, the development of molecular markers linked to SCPR presents a promising tool for marker-assisted selection (MAS), facilitating genetic improvement and accelerating breeding efforts for enhanced seed coat integrity in peanut.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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